OpenCV进阶图像处理----图像处理(滤波，改变大小)

图像处理学习笔记

基础知识

1: 什么是平滑处理？
    平滑处理也称模糊处理， 是一种简单且使用频率很道德图像处理方法。 平滑处理的用途有很多，最常见的使用来减少图像上的噪点或者失真，在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。

2：什么是图像滤波？
    图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制， 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。
    
    图像滤波的目的有两个：一个是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声；
    
    对滤波处理也有两条要求：一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；二是图像清晰视觉效果好；

    平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音(锐化)

3： 滤波器有哪些？
    滤波器分为两类：
        线性滤波：
            方框滤波--BoxBlur函数
            均值滤波--Blur函数
            高斯滤波--GaussianBlur函数
        非线性滤波：
            中值滤波--medianBlur函数
            双边滤波--bilateralFilter函数

4：线性滤波器的简介
    线性滤波器： 线性滤波器经常用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。
    几种常见的线性滤波器如下：
        低通滤波器：允许低频通过
        高通滤波器：允许高频通过
        带通滤波器：允许一定范围频率通过